竞赛概况
竞赛是年度神经信息处理系统大会（NeurIPS）会议计划的重要组成部分[citation:10]。在当年的16个被接受的竞赛中，有四分之一专注于推动深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, RL） 领域的科学进展[citation:10]。近年来，强化学习技术在游戏、自动驾驶、电网管理等领域的应用取得了多项突破[citation:10]。
技术架构与支持
本次Procgen挑战赛由某中心云服务（AWS）赞助，其为参赛者提供了准备和处理数据，以及训练、部署和测试模型所需的资源[citation:10]。
某中心SageMaker RL团队与AIcrowd合作，为竞赛提供了训练和评估支持[citation:10]。为了帮助参赛者更快地起步，该团队开源了一个基于Ray RLlib的入门笔记本。Ray RLlib是一个使用Ray分布式学习框架实现强化学习应用的库[citation:10]。
通过利用某中心SageMaker的笔记本实例，参赛者能够以较低的成本（仅几美元）在不到一小时的时间内获得初步结果，显著加快了开发迭代速度[citation:10]。
竞赛流程与规模
该挑战赛设有两个独立的赛道：泛化能力和样本效率[citation:10]。竞赛共包含三轮，吸引了来自82个团队的超过500名参与者[citation:10]。
在整个比赛期间，组织方使用某中心SageMaker平台评估了总计172，000个模型[citation:10]。
获胜团队技术方案
泛化能力赛道冠军
该赛道的获胜者是Dipam Chakraborty和Nhat Quang Tran组成的团队[citation:10]。
他们的解决方案基于对PPG（Phasic Policy Gradient）算法的多项修改，旨在让智能体在从未见过的环境中实现最佳的泛化性能[citation:10]。团队采用了超参数调优技术来进一步优化其方法[citation:10]。
样本效率赛道冠军
该赛道的获胜者是Adrien Gaidon和Blake Wulfe组成的团队[citation:10]。
他们的方案同样基于PPG算法，并引入了独特的技术改进：在模型的辅助阶段使用了数据增强，但在策略阶段则不使用[citation:10]。此外，团队还实验了奖励归一化和奖励塑形技术[citation:10]。这套方案实现了最佳的样本效率，即使用最少的样本量达到指定的奖励值，使其成为训练速度最快的模型[citation:10]。
技术背景：Procgen基准测试
该挑战赛的设计基于OpenAI Procgen基准测试[citation:10]。该基准测试包含16个程序生成的“gym”环境，能够直接衡量强化学习智能体学习可泛化技能的速度[citation:10]。
由于每个环境都是通过程序生成的，因此要求智能体必须能够将所学技能泛化应用到完全陌生的新情境中，这为测试算法的鲁棒性提供了坚实基础[citation:10]。
Procgen环境被设计得轻量且易于使用，使得计算资源有限的参与者也能轻松复现基线结果并运行新的实验[citation:10]。
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